Cranial dimensions and forces of biting in the domestic dog
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to analyse the effects of cranial size and shape in domestic dogs (Canis familiaris) on predicted forces of biting. In addition to continuous size-shape analysis, nine size-shape groups were developed based on three skull shape categories and three skull size categories. Bite forces were predicted from measurements made on dried skulls using two lever models of the skull, as well as simple models derived by regression analysis. Observed bite force values were not available for the database used in this study, so only comparisons between categories and models were undertaken. The effects of shape and size on scaled predicted bite forces were evaluated. Results show that bite force increases as size increases, and this effect was highly significant (P < 0.0001). The effect of skull shape on bite force was significant in medium and large dogs (P < 0.05). Significant differences were not evident in small dogs. Size x shape interactions were also significant (P < 0.05). Bite force predictions by the two lever models were relatively close to each other, whereas the regression models diverged slightly with some negative numbers for very small dogs. The lever models may thus be more robust across a wider range of skull size-shapes. Results obtained here would be useful to the pet food industry for food product development, as well as to paleontologists interested in methods of estimating bite force from dry skulls.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».